CN115617859A - 基于知识图谱集群的数据查询方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种基于知识图谱集群的数据查询方法和装置，属于数据库技术领域，所述方法包括：响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列；对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引；根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列。通过使用图数据库与传统关系数据库相结合的方式组建数据库集群，不仅能够面向海量数据提供存储服务，同时能够有效地解决跨库检索速度慢的问题。

Description

基于知识图谱集群的数据查询方法和装置

技术领域

本公开的实施例一般涉及数据库技术领域，并且更具体地，涉及一种基于知识图谱集群的数据查询方法和装置。

背景技术

知识图谱提供了强大的图谱化的数据查询能力，被越来越广泛地应用到各个领域中。随着大数据时代的到来，知识图谱为也得到了飞速发展。但是日趋庞大的数据也给知识图谱领域带来了巨大的挑战：知识图谱在面对海量数据查询时速度性能，越来越成为知识图谱应用的瓶颈。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种基于知识图谱集群的数据查询方案，用于提高知识图谱在面对海量数据查询时的效率。

在本公开的第一方面，提供了一种基于知识图谱集群的数据查询方法，包括：

响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列；

对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引；

根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列，其中，所述图数据库用于存储数据的索引，所述索引包括对应的关系数据库名称、对应的表名和主键；所述关系数据库用于存储数据本体，一个图数据库对应多个关系数据库。

在一些实施例中，所述响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列，包括：

响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求缓存至第一缓存区域，并将所述第一缓存区域中的数据查询请求添加至查询请求消息队列。

在一些实施例中，在根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体后，所述方法还包括：

判断所述第一缓存区域中是否存在与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求，当所述第一缓存区域中存在与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求时，根据与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求对应的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体。

在一些实施例中，还包括：

对所述第一缓存区域中的数据查询请求进行分块，将所述第一缓存区域中针对同一关系数据库的数据查询请求由同一进程进行检索。

在一些实施例中，还包括：

在完成跨库检索后，对检索结果进行整合，判断第二缓存区域中是否存在已经完成检索的跨库索引，并当存在已经完成检索的跨库索引，退出当前缓存。

在一些实施例中，还包括：

根据数据查询的频次对数据本体进行缓存，将访问频度高于预设阈值的数据本体缓存至所述第二缓存区域中。

在本公开的第二方面，提供了一种基于知识图谱集群的数据查询装置，包括：

查询请求接收模块，用于响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列；

数据检索模块，用于对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引；

数据本体输出模块，用于根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列，其中，所述图数据库用于存储数据的索引，所述索引包括对应的关系数据库名称、对应的表名和主键；所述关系数据库用于存储数据本体，一个图数据库对应多个关系数据库。

在本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。

在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。

通过本公开的基于知识图谱集群的数据查询方法，通过使用图数据库与传统关系数据库相结合的方式组建数据库集群，不仅能够面向海量数据提供存储服务，同时能够有效地解决跨库检索速度慢的问题。

发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开实施例一的基于知识图谱集群的数据查询方法的流程图；

图2示出了本公开实施例二的基于知识图谱集群的数据查询装置的结构示意图；

图3示出了用来实施本公开的实施例的电子设备的示意性框图；

图4示出了图数据库和关系数据库的对应关系图；

图5示出了数据查询过程流程图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本申请提出了一种基于内存缓存和消息队列加速的跨库缓存的数据查询技术，通过使用图数据库与传统关系数据库相结合的方式组建数据库集群，不仅能够面向海量数据提供存储服务，同时能够有效地解决跨库检索速度慢的问题。本方法通过存储跨库检索表达式和检索结果的缓存，及任务消息队列化的组织方式对跨库检索表达式和检索结果的传输进行加速，从而达到加快跨库检索的目的。这种方法在保证原本传输速率的情况下，对消息传输的两个阶段都给予了加速，从而有效地提高了知识图谱海量数据下的查询性能。

在本申请实施例中的基于内存缓存和消息队列加速的跨库缓存的数据查询方法中，一个图数据库对应多个关系数据库，如图4所示，图数据库对应N个关系数据库，并且图数据库和关系数据库通过索引的方式建立关联关系，其中，所述索引包括对应的关系数据库名称、对应的表名和主键，所述关系数据库用于存储数据本体。

下面结合具体的实施例对本申请的技术方案进行详细说明。

具体地，如图1所示，为本公开实施例一的基于知识图谱集群的数据查询方法的流程图。作为本公开的一个可选实施例，所述基于知识图谱集群的数据查询方法，可以包括以下步骤：

S101：响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列。

本实施例的基于知识图谱集群的数据查询方法可以应用于服务器，当服务器接收到用户端发送的数据查询请求时，可以将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列。所述查询请求消息队列中存储有多个数据查询请求，通常情况下，数据查询请求按照时间顺序排列在所述查询请求消息队列中，即后收到的数据查询请求会被排列在先收到的数据查询请求之后。

S102：对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引。

服务器可以从所述查询请求消息队列中读取数据查询请求，并根据数据查询请求从图数据库中确定对应的索引，进而从对应的关系数据库中确定对应的数据本体。

S103：根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列。

在服务器从对应的关系数据库中确定对应的数据本体后，可以将确定的数据本体添加至消息输出队列，消息输出队列中的数据本体也可以按照时间顺序进行排列。

本公开实施例的基于内存缓存和消息队列加速的跨库缓存的数据查询技术，通过使用图数据库与传统关系数据库相结合的方式组建数据库集群，能够面向海量数据提供存储服务，同时能够有效地解决跨库检索速度慢的问题。

此外，作为本公开的一个可选实施例，在上述实施例中，所述服务器还包括第一缓存区域，在接收到当前数据查询请求时，可以将接收到的当前数据查询请求缓存至第一缓存区域，也即将接收到的数据查询请求先缓存至第一缓存区域，并从第一缓存区域中往所述查询请求消息队列中写入数据查询请求。

这样，在根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体后，可以进一步判断所述第一缓存区域中是否存在与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求，当所述第一缓存区域中存在与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求时，根据与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求对应的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体。这样，可以不需要根据所述当前数据查询请求进行检索就可以检索到对应的数据本体。

通过上述方法，可以避免针对同样是数据查询请求进行重复检索，从而提高跨库检索速度。

作为本公开的一个可选实施例，在上述实施例中，还包括：

对所述第一缓存区域中的数据查询请求进行分块，将所述第一缓存区域中针对同一关系数据库的数据查询请求由同一进程进行检索。具体地，如图5所示，为数据查询过程流程图。图5中的入队列缓冲中的缓冲区即第一缓存区域，输入队列即为查询请求消息队列。在本实施例中，可以将第一缓存区域中的数据查询请求进行分块，将第一缓存区域中的数据查询请求按照对应的关系数据库划分为不同的块，然后在由不同的数据库检索模块对不同块中的数据查询请求进行检索，并输出将检索结果输出至输出队列，由输出队列将检索结果写入缓冲区，即第二缓存区域。

本实施例的方法，能够提高数据的检索速度。

此外，在上述实施例中，在完成跨库检索后，对检索结果进行整合，判断第二缓存区域中是否存在已经完成检索的跨库索引，并当存在已经完成检索的跨库索引，退出当前缓存。

具体地，当完成跨库检索后，还需要下载对应的数据，因此，在本实施例中，在完成跨库检索后，对检索结果进行整合，判断第二缓存区域中是否存在已经完成检索的跨库索引，即判断已经缓存（完成下载）的检索结果中是否存在当前需要下载的数据，若存在，则退出当前缓存，即不需要下载，而是将第二缓存区域中已经存在的跨库索引作为当前数据查询请求的查询结果数据。

此外，还可以根据数据查询的频次对数据本体进行缓存，将访问频度高于预设阈值的数据本体缓存至所述第二缓存区域中。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应所述知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应所述知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。

以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本公开所述方案进行进一步说明。

如图2所示，为本公开实施例二的基于知识图谱集群的数据查询装置的结构示意图。本实施例的基于知识图谱集群的数据查询装置，包括：

查询请求接收模块201，用于响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列。

数据检索模块202，用于对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引。

数据本体输出模块203，用于根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列，其中，所述图数据库用于存储数据的索引，所述索引包括对应的关系数据库名称、对应的表名和主键；所述关系数据库用于存储数据本体，一个图数据库对应多个关系数据库。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图3示出了可以用来实施本公开的实施例的电子设备300的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

电子设备300包括计算单元301，其可以根据存储在ROM302中的计算机程序或者从存储单元308加载到RAM303中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM303中，还可存储电子设备300操作所需的各种程序和数据。计算单元301、ROM302以及RAM303通过总线304彼此相连。I/O接口305也连接至总线304。

电子设备300中的多个部件连接至I/O接口305，包括：输入单元306，例如键盘、鼠标等；输出单元307，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元308，例如磁盘、光盘等；以及通信单元309，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元309允许电子设备300通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元301可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元301的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元301执行上文所描述的各个方法和处理，例如基于知识图谱集群的数据查询方法。例如，在一些实施例中，基于知识图谱集群的数据查询方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元308。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM302和/或通信单元309而被载入和/或安装到电子设备300上。当计算机程序加载到RAM303并由计算单元301执行时，可以执行上文描述的基于知识图谱集群的数据查询方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元301可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行基于知识图谱集群的数据查询方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (9)

1.基于知识图谱集群的数据查询方法，其特征在于，包括：

响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列；

对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引；

根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列，其中所述图数据库用于存储数据的索引，所述索引包括对应的关系数据库名称、对应的表名和主键；所述关系数据库用于存储数据本体，一个图数据库对应多个关系数据库。

2.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列，包括：

响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求缓存至第一缓存区域，并将所述第一缓存区域中的数据查询请求添加至查询请求消息队列。

3.根据权利要求2所述的数据查询方法，其特征在于，在根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体后，所述方法还包括：

判断所述第一缓存区域中是否存在与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求，当所述第一缓存区域中存在与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求时，根据与所述当前数据查询请求相同的数据查询请求对应的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体。

4.根据权利要求3所述的数据查询方法，其特征在于，还包括：

对所述第一缓存区域中的数据查询请求进行分块，将所述第一缓存区域中针对同一关系数据库的数据查询请求由同一进程进行检索。

5.根据权利要求4所述的数据查询方法，其特征在于，还包括：

在完成跨库检索后，对检索结果进行整合，判断第二缓存区域中是否存在已经完成检索的跨库索引，并当存在已经完成检索的跨库索引，退出当前缓存。

6.根据权利要求5所述的数据查询方法，其特征在于，还包括：

根据数据查询的频次对数据本体进行缓存，将访问频度高于预设阈值的数据本体缓存至所述第二缓存区域中。

7.基于知识图谱集群的数据查询装置，其特征在于，包括：

查询请求接收模块，用于响应于接收到当前数据查询请求，将所述当前数据查询请求添加至查询请求消息队列；

数据检索模块，用于对于所述请求消息队列中的目标数据查询请求，根据所述目标数据查询请求，在图数据库中确定对应的索引；

数据本体输出模块，用于根据确定的索引，在关系数据库中确定对应的数据本体，并将所述数据本体添加至消息输出队列，其中，所述图数据库用于存储数据的索引，所述索引包括对应的关系数据库名称、对应的表名和主键；所述关系数据库用于存储数据本体，一个图数据库对应多个关系数据库。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~6中任一项所述的方法。

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